Advanced Analytics – sich Daten auch zunutze machen

Was, wenn eine Bank vorhersagen könnte, ob ein neues Geschäftsmodell funktionieren wird? Wenn sie wüsste, welche Angebote von Kunden ab morgen am stärksten nachgefragt werden? Diese Bank hätte einen extremen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Konkurrenten. Advanced Analytics könnte ihr diesen verschaffen.

Strategie ist wichtig

Es reicht nicht aus, nur die neueste Software zu kaufen und Data Scientists zu beauftragen. Man muss wissen, wo genau man hin will – die Festlegung einer Vision, eines Zielbildes und einer Strategie. Advanced Analytics sollte nicht einfach im luftleeren Raum eingesetzt werden, sondern mit der Gesamtstrategie und der Digitalisierungsstrategie eines Unternehmens einhergehen.

Viele Unternehmen müssen allerdings erst ihre Fühler auf diesem Gebiet ausstrecken und den tatsächlichen Mehrwert begreifen. Um dies zu tun, sollten die Advanced-Analytics-Vorhaben auf ihre Durchführbarkeit getestet und konkrete Anwendungsfälle einbezogen werden.

Vom gestern zum morgen

Zu verstehen ist Advanced Analytics am besten, wenn man es mit der traditionellen Business Intelligence (BI) vergleicht. BI untersucht historische Daten und kann daraus Diagnosen ableiten. Advanced Analytics kreiert hingegen neue Informationen mithilfe bestimmter Algorithmen und Mustererkennungen, um künftige Ereignisse oder Verhaltensweisen vorherzusagen.

BI beantwortet also, was und warum etwas geschehen ist und Advanced Analytics verrät, was und mit welcher Wahrscheinlichkeit etwas geschehen wird.

Möglich macht das die Einbindung von Machine Learning, welche die Rechenprozesse automatisiert verbessert. Die Analysefunktionen reichen bis hin zu komplexen Aufgaben wie Performance Management. Predictive Modelling, Asset Intelligence u.v.m..

Advanced Analytics ist für jede Bank unverzichtbar. Es biete Lösungen für fast alle Bereiche und hat positive Effekte auf die gesamte Wertschöpfungskette.

Informationen, die wichtige Entscheidungen beeinflussen, werden schneller und präziser. Individuelle Predictive-Szenarien machen schnellere Reaktionen auf neue Regularien oder Wirtschaftsbedingungen möglich. Die Prognosen erlauben proaktives Handeln. Insgesamt lassen sich Zeit und Geld sparen, was angesichts geringer Margen und steigender Ansprüche der Kunden für Banken überlebensnotwendig ist.

Unterstützung mittels FinTechs und RegTechs

Es stellt sich die Frage, warum Advanced Analytics noch nicht überall eingesetzt wird, zumal die Tools inzwischen ausgereift und flexibel sind.

Es gibt Hindernisse, die die Verbreitung erschweren. Oft wird die Entwicklung parallel in den einzelnen Fachbereichen vorangetrieben aber nicht ausreichend koordiniert.

Es fehlen Qualifikationen bei den Mitarbeitern und häufig ist auch kein klares Zielbild vorhanden. Bei vielen sachlichen Problemen könnten die innovativen Lösungen von FinTechs oder RegTechs helfen

Leider verhindern dies derzeit noch oft die Datensilos oder unflexible IT-Architekturen. Dennoch, der Weg zu einer Zusammenarbeit mit einem Startup ist erfolgversprechend.

Bei der Implementierung von Advanced Analytics sollten die einzelnen Komponenten harmonisch aufeinander und auf die Gesamtstrategie der Bank abgestimmt werden. Man braucht eine effektive und effiziente Organisation mit klar definierten Verantwortlichkeiten, eine verbesserte Unterstützung des Vertriebs sowie Compliance, Skalierbarkeit und Flexibilität.

Jedes Kreditinstitut müsste sein individuelles Konzept entwickeln und umsetzen, doch es gibt allgemeingültige Regeln.

Letztlich wird Advanced Analytics nur dann erfolgreich genutzt, wenn es in die digitale Transformation des Unternehmens eingebunden wird. Um am Ende wirklich zu einer Real-Time-Datenauswertung und aussagekräftigen Prognosen zu kommen, ist oft eine tiefgreifende Wandlung der IT nötig. Hier muss jede Bank den maximalen Aufwand bestimmen, den sie treiben kann.

Ein nicht kleiner Teil des Aufwands betrifft die Kommunikation. Bei allen Stakeholdern der Bank müsste dasselbe ganzheitliche Verständnis für den Veränderungsprozess geschaffen werden. Man müsste eine Advanced-Analytics-Einheit schaffen, die unternehmens- bzw. konzernweit bei Strategien, der operativen Umsetzung und der Methodik berät.

Workshops, Schulungen und Coachings sind wesentliche Erfolgsfaktoren, denn bei Advanced Analytics geht es nicht um irgendein Zusatz-Feature. Die Interaktion mit Kunden findet zunehmend digital statt und die Datenmengen wachsen rasant. Nur wer diese smart nutzt, wird sich mittelfristig im Wettbewerb durchsetzen.

 

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